大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习及python的问题,于是小编就整理了4个相关介绍机器学习及Python的解答,让我们一起看看吧。
- spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
- python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程?
- 有人用python机器学习编写彩票、预测彩票吗?
- 机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生,应该往python还是MATLAB发展?
spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
spark是一个框架,python是一种语言,spark可以由python编写,python可以在spark下运行。原理上都是一样的,机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同,spark比较适合处理海量数据,但是不代表python不可以,而且python引入spark架构,既可以充分利用spark的分布式优势,也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了,没有一定的谁好谁坏。
python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程?
机器学习:
1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》,也称为西瓜书,里面讲了各种算法的推导,比如线性回归,k值最近邻,支撑向量机等可解释模型,缺少神经网络的具体讲解。(还有一点就是其中不涉及到代码)
2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras&TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块,从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)
3.《机器学习实战》,真本书是一本比较经典的书,书比较老了,但是讲的挺好,这本书主要偏重代码,没有涉及到深度学习
深度学习:
1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》,这本书纯粹讲理论推导,不涉及代码,是一本比较经典的书
2.《TensorFlow深度学习》,这本书Github上有免费的电子版,把深度学习的TF2.0相结合,俗称龙书,应该是TF书里面比较好的了
3.《动手学深度学习》pytorch版,这本书是把深度学习和Pytorch相结合,是Pytorch里面比较好的书籍了
课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课,主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸]
有人用python机器学习编写***、预测***吗?
不靠谱。
原谅我比较直白,但事实就是如此:不管你用什么机器语言预测***都不靠谱。在这里我把问题里面提到的“***”明确一下,定性为数字***,比如***/***/福彩3D这些。那么为啥我说***不能预测呢?在这里我要先提个数学概念,叫“独立***”。
这个词的意思说白了,就是两次***发生完全不相关,且均为随机***。***摇奖恰好就是这样一个数学概念的典型案例:昨天的摇奖和今天的摇奖没有任何关系,而且每期摇奖理论上都是完全随机的。如果你还是有点蒙,那我建议你多看几期***视频,然后你仔细想想:昨天摇出了这几个号码,今天又摇出了另外几个号码,这俩事情之间有个P的关系···
说白了,哪怕你用再高大上的机器语言,也没法预测下一期的***号码。
但是,竞技型***就不一样了,因为它从根上来说是可以预测的~所谓的竞技型***,说白了就是猜比赛,比如***胜负,常见的竞彩玩法应该都知道。这类比赛实际上是可以预测的,如果你情报足够准确且足够丰富,我认为可以通过数学建模推测结果。而且少数大规模的菠菜公司应该已经做到了这一点:如果你常看球并且***,那估计你都会遇过这样的情况,某个强队近期状态非常好,但对阵弱旅时却只能开出很浅的盘,说白了就是没有受到***公司高看。
而最终结果就是强队的确也没有取胜,也就是我们通常说的冷门。实际上***公司通过各类情报和各类数据,一定程度上能够把握比赛的走势。所以我认为,如果你情报源足够丰富,你也可以试试用机器算法来推测结果,这比2元中500万靠谱多了。
综上,我的观点就是:数字型***无论如何都没法准确预测下期号码,但竞技性***是有这个可能的。(仅供参考,不喜勿喷)
有!应该不成功!因为,设置选项有失误!***中心,没有告诉大家,有几套***摇奖球和机器!所以,计算是按一组数据球,和一台机器计算的!实际是机器在12台以上,彩球有100套以上!
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生,应该往python还是matlab发展?
计算机硕士,更重要的是对算法本身的理解吧,Python和Matlab都只是工具。
彻底理解了算法,对于一个计算机专业的硕士,运用这两个工具上不存在难度的。
再说一下这两个工具吧,python是一门通用计算机编程语言,使用python作为人工智能开发工具的理由,是因为有大量的现成的库以及各种开源代码供直接使用。
python作为一门通用编程语言,虽然简单易学,也还是需要一定的学习曲线的。
matlab呢,不是一门通用编程语言,而是一种数学工具,在数学工具的基础上,开发了针对各个领域的工具箱,包括人工智能方面的。
matlab的学习起来更加简单,而且很多操作,可以通过工具箱里面的框图来实现,很多[_a***_]不用写代码或者非常少量的代码就可以完成。
从实用的角度来说,建议你重点学习Python,因为在企业中,用Python的居多。matlab也顺带学一学,作为一个计算机专业的硕士,学会MATLAB,分分钟的事情。
这个问题我觉得可以从科研和就业两方面考量吧。
科研
科研方面,我不知道这个问题是针对你本人的(你就是机器学习和计算机视觉方向的研究生),还是说并不针对你本人(你本人并不是这个方向的研究生,你只是单纯好奇一下)。
如果是针对你本人的,那从个人角度上来说,这个问题其实并不需要你考虑。因为,这是你所在的团队(实验室)决定的。无论是从细分方向的角度,还是从历史积累代码的角度,还是从便于合作的角度,你需要与所在团队保持一致。
如果你只是单纯好奇的话,那么这取决于具体的细分领域。比如,机器学习领域现在很热的深度学习,绝大部分主流框架都提供python接口,做深度学习方向的计算机视觉,那当然是python。相反,有很多领域大家都用matlab。其实这和上面的情况有些类似,就是你所在的具体细分领域,其他研究人员用什么,你就用什么。
就业
这个其实也取决于你具体想去什么类型的企业。很多传统的计算机视觉企业,需要的既不是python,也不是matlab,而是c++。甚至,现在很受投资者追捧的基于深度学习做计算机视觉的一些初创企业,固然需要Python方面的人,但也可能需要C++方面的人(比如CUDA定制操作等性能方面的优化)。
如果你不想找计算机视觉方面的工作,想稍微跨下界,找一般的编程工作,那Python比较好。一是Python在各种领域都用得比较多,二是Python是一门比较“正经的”编程语言,使用Python你更容易养成比较好的编程习惯(这很重要)。
作为人工智能的重要组成部分,机器学习和计算机视觉方向是最近几年硕士研究生比较热衷的方向。机器学习和计算机视觉需要跟各种算法打交道,所以往往需要使用一些方便的工具来***研究,比如MATLAB就是一个比较常见的工具。
与Python相比MATLAB更像是一种工具,虽然我也经常说编程语言就是工具,但是Python除了能做科学计算之外还能做其他的事情,比如做Web开发,所以Python是一门编程语言,MATLAB则更贴近工具,目前MATLAB也支持语言输出。
因为我是程序员出身,所以早期不太屑于使用MATLAB,直到有一次我们一个同事在我面前展示了MATLAB的强大,我之后对MATLAB还是比较感兴趣,也着实用了一段时间。使用MATLAB有一个比较强烈的感觉就是方便,之前需要大量代码的地方只需要简单的配置就可以完成了,所以MATLAB能节省大量的时间。如果你是做研究,不需要把项目落地,那么使用MATLAB绝对是个好选择,你不用把过多的精力放在编码上。
后来我开始做机器学习,因为我的很多研究内容是要落地的(以实际应用为出发点),所以就直接使用Python了,在使用Python之前我使用的是java(这里面的故事就比较多了)。如果你需要把算法进行实际使用那么使用Python一定是对的,MATLAB擅长的是分析和建模。
Python做机器学习需要使用Numpy、Matplotlib,Scipy这几个常见的库,这几个库使用起来也并不复杂。学习Python也比较简单,很容易上手。
研究生阶段还是推荐学习一下Python,但是还是要看自己导师的具体安排,也要看你的方向。虽然都是做机器学习,但是我的研究比较偏向机器学习应用,所以我推荐使用Python。
从你所问的问题来看,你应该刚刚开始学习,建议,二者都学,这个其实不难的,1个月时间,两个应该都可以学会了,当然,在实践中才能精通。
以后 往公司去做应用方面的开发,python比较多一些,当然了,取决于公司,有的公司可能需要你用c++来实现,有的公司也可能要求用Java来实现,这些都不是大问题,,这些仅仅是表现手段的差异,主要是软件包的是否丰富上面的差异。matlab作为科研工具还是不可少的,
根据你的专业和方向来说,我倾向于推荐Python,Matlab是更加纯粹的学术型语言,或者说更接近数学本质。而python离工业界更近一些,也就是应用更广泛。
Python的优势有哪些
- 学习门槛低,维护成本低,可读性更强,可以说Python上手最快的编程语言了,而且更加接近自然语言,可读性非常高。
- Python在应用领域更加广泛,不光在数据分析、人工智能领域,在Web开发,信息安全领域也早早成为第一黑客语言。而MATLAB语言基本上集中在工程和科学计算方面,而且MATLAB价格非常昂贵,要知道Python可是开源的软件。
- Python拥有更加丰富的扩展库,虽然比起J***a、JavaScript这些语言Python还有较大差距,但是很显然比起Matlab还是具有很大的优势的。
官方支持以及扩展方便
总体来说,其实很简单,就是Python学习成本更低,更用户友好,而且开源免费社区更强大、生态更完善。Python还是一个工业级的编程语言,而Matlab则应用领域比较局限。
而且最重要的是在人工智能领域比如卷积神经网络,目前Python基本上已经是默认的研究语言,很多人工智能学习框架,比如Google大名鼎鼎的tensorflow人工智能学习框架都是将Python作为默认开发语言,这一点是Python最大的优势。
即使遇到Python搞不定的事情,要知道Python的C扩展非常方便。
所以从提问者视觉识别学习需求,以及以后长期学习和工作,我更倾向于推荐Python语言,更加优美也更加高效更接近工业环境。
到此,以上就是小编对于机器学习及python的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习及python的4点解答对大家有用。